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在利用主动学习方法进行高光谱图像分类时,往往存在空-谱特征不能得到有效利用和样本需要进行手动标注的问题。针对这些问题,提出一种结合卷积神经网络的主动学习方法进行高光谱图像分类。该方法首先提取像素的空间邻域组成训练样本,通过卷积神经网络对样本的空间特征和光谱特征进行学习并对数据进行初步分类;然后,基于高光谱图像的空间相似性和光谱相似性,对无标注样本进行标注,并将其加入标注训练集以提高分类器的分类精度。在Salinas、PaviaU和Indian Pines这3个高光谱数据上的实验结果表明,该方法能在较少标注样本的情况下,有效提高高光谱图像的分类精度。 相似文献
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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式,卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心,由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而,随着遥感图像分辨率的不断提高,需要下传的数据量增大,导致星地数据传输的时间大大增加,最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题,提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证,结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别 总被引：1，自引：0，他引：1
使用深度卷积神经网络实现SAR图像的自动目标识别在训练过程中需要大量的标注数据。为解决由SAR实测数据获取成本高、标注数据量不足带来的问题,提出一种在由CReLU激活函数和批归一化改进的卷积神经网络上,使用仿真SAR图像提升最终目标识别性能的方法,把从大量仿真SAR图像学习到的有效知识迁移到实测SAR图像数据上。在训练中,先用仿真SAR图像预训练卷积神经网络,结合迁移学习的方法,有效地解决由SAR图像数据不足带来的过拟合问题。在MSTAR数据集上验证方法的有效性,识别准确率提高到99.78%,并在少量SAR图像样本数据上也取得不错的识别效果。 相似文献
4.
针对华北地区尾矿库自动提取问题,将基于深度学习的SSD目标检测模型应用于遥感图像尾矿库提取。首先标记华北地区2 000个样本,随机挑选1 500个作为训练样本,剩余样本作为测试样本,验证模型的检测精度。分析卷积层对应感受野与图像中尾矿库尺寸关系,发现原始SSD模型漏检误检大型尾矿库。改进SSD模型结构,提出增加额外卷积层的策略,提高对大型尾矿库目标的检测精度。实验表明,在置信度阈值为0.3时,改进的SSD模型相比原始模型,检测精确率提高10.0%,召回率提高14.4%,提高了大型尾矿库检测精度。验证了基于深度学习的SSD目标检测模型自动提取尾矿库的可行性以及改进算法的有效性。 相似文献
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准确提取建筑物变化区域对城乡规划、地理国情监测、城市扩张分析有着重要意义。传统遥感变化检测方法难以适应遥感图像复杂场景下的变化检测任务的要求。近年来广泛应用于计算机视觉领域的深度学习变化检测算法相对于传统方法在效率和精度上有明显提升。然而遥感图像上建筑物特征丰富、变化多样,且建筑物变化样本获取难度大,导致现有深度学习模型在建筑物变化检测任务上精度受限。针对这一问题,提出变化注意力残差孪生网络(CAR-siamese net),增强不同尺度下图像信息的共享交流,充分学习建筑物的变化特征,同时,提出建筑物语义分割样本预训练策略,有效利用现有建筑物分割样本,最终提升了变化检测网络对建筑物变化的解译能力。以北京昌平区影像为底图制作建筑物变化检测数据集,在该数据集和Levir-CD公开数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高建筑物变化检测精度。 相似文献
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传统的机器学习方法需要大量的含标注数据集来训练模型,并且容易引发过拟合,而生成对抗网络可以无监督地进行训练。此外,互信息约束能够让模型生成指定类别的数据,可用于扩充数据集。提出InfoCatGAN和C-InfoGAN两种模型,前者在CatGAN的基础上增加了互信息约束,使得生成的图片更加逼真;后者使用InfoGAN模型中的辅助网络Q做分类,能够在生成高质量图片的同时,达到较好的分类准确率。二者均能通过隐变量控制生成图片的类别,这对数据增强具有一定意义。另外,在加入少量标签信息之后,模型的准确率能有所提升。 相似文献
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随着遥感技术的快速发展,遥感图像得到广泛的应用,其中目标检测是遥感图像众多应用中非常重要的一个分支。目前大多数目标检测算法都是基于单时相遥感图像,对于多时相遥感数据的处理方法较少。最近发表的多时相目标检测算法有滤波张量分析,其将多重线性函数与张量相对应的关系应用于遥感图像目标检测,但该算法只能进行单目标检测,无法同时检测多个目标。本文借鉴多目标约束能量最小化算法中对于多个目标输出能量的约束和滤波张量分析中对于应用张量滤波器的思想,提出多目标滤波张量分析算法,能够在多时相遥感数据中实现同时检测多个目标。模拟和真实数据实验结果均表明,该算法可以有效地提高多时相图像中多目标检测精度。 相似文献
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导弹发射井是重要的遥感目标,发射井目标检测的研究对国防事业意义重大。在数据层面,由于发射井样本数量少,目前没有可用于其目标检测的有效数据集,构建有效的数据集对相关领域研究有极大价值。在算法层面,遥感图像分辨率的不同导致发射井目标呈现多尺度的特性,这是解决发射井目标检测问题的难点之一。基于以上分析,首先利用Google Earth构建首个发射井目标检测的数据集,然后针对发射井目标检测任务设计有效的检测模型。本文的模型充分融合了目标的多尺度特征和上下文的信息,并通过级联网络多阶段检测目标,有效检测出多尺度导弹发射井目标,检测效果优于目前主流的算法。 相似文献
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准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2014,(6)
针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入(SELSE)算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高. 相似文献
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精... 相似文献
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现有的卫星数据接收系统故障定位方法受困于专家知识的难以获取。提出一种基于生成对抗网络(GAN)序列的故障定位方法GANseq。利用故障传播特性,将接收系统分解为M个信号处理单元(SPU),形成一个按照信号处理顺序排列的SPU序列;将故障定位问题转化为有序排列的M个异常检测子问题,其中第m个子问题为对前m个SPU的联合状态的异常检测;然后针对每个子问题采用基于GAN的状态参数检测模型,进而形成GAN序列;综合分析该序列在所有子问题上的检测结果以定位故障SPU。利用实际接收系统进行的实验证明所提出的GANseq不仅从数据驱动的角度完成了故障定位,而且在总体上降低了虚警率,并提高了定位精度。 相似文献
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基于深度学习方法的建筑物自动提取具有精度高、速度快的技术特点,对城市规划、防灾减灾等的行业应用具有重要意义。针对高分辨率遥感影像建筑物自动提取,引入深度学习特征功能模块和传统遥感应用技术验证环节,形成不同骨架模块、UNet++网络和真实性检验的建筑物遥感提取功能模块嵌合的深度学习业务化应用技术体系,通过VGG、ResNet和Inception等传统卷积网络模型骨架对基础网络进行改造,提升模型运行效率,强化模型特征学习能力,通过真实性检验验证算法的有效性、适用性,展示完整的遥感应用技术链条。以Mnih公开的马萨诸塞州建筑物数据集为数据源,和传统非全卷积网络模型和全卷积网络模型等方法进行对比分析,结果表明通过增加模型深度和宽度可以有效提升模型建筑物提取效果,基于InceptionV3-UNet++骨架模型在召回率、准确度、CSI、F1分数、Kappa系数和总精度表现最为优秀,分别达到85.14%、90.50%、0.7816、0.8774、0.8504和95.57%,并在WHU数据集上验证了它的鲁棒性。该方法在建筑物提取结果和细节上都有显著提高,特别是对复杂不规则建筑物的提取上,将极大促进真实、复杂、大场景高分辨率影像的建筑物提取遥感应用。 相似文献
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以HJ-CCD为实验数据,采用面向对象分类技术,对地形复杂、类型多样的湖南省进行土地覆盖类型的自动提取.着重研究在大尺度上的土地覆被调查中应用HJA/B遥感影像和面向对象技术获取土地覆被信息的一整套技术方法.将多尺度分割、邻域推移分类法以及野外调查、专家知识有机结合起来,并用野外采样点进行精度检验.湖南省土地覆被调查结果的总体精度84.99%,Kappa系数为82.79%.结果证明了以HJ-CCD影像为遥感数据源,利用面向对象技术进行大尺度的土地覆被调查的可行性和有效性. 相似文献
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近年来,基于图像增广和一致性正则化的半监督学习（semi-supervised learning, SSL）方法被广泛应用并取得了很大的成功。然而,由于伪标签算法存在"认知偏误"问题,即模型的错误通过伪标签累积从而难以改正,因此很少有人关注基于伪标签（pseudo-labeling, PL）的半监督学习方法。提出一种特征图的原型图注意力特征修正模型（prototype attention layer, PAL）：即在神经网络映射的特征空间上学习一个图注意力模型,将此模型应用于特征空间中,可以充分利用原型的信息来修正特征,将修正后的特征所产生的伪标签与原型分配产生的伪标签随机线性组合,从而得到新的伪标签。将这一模型应用到2种伪标签半监督学习框架上所得到的算法（prototype attention improved pseudo-labeling,PAIPL）,在CIFAR-10和CIFAR-100的多个半监督分类问题上进行测试,分类准确率都得到了显著提升。特别地,将提出的修正模型应用于伪标签半监督学习PLCB框架时,又提出相互混合的监督技术,从而取得了更好的效果。还将提出的模型应用到其他多个伪标签半监督学习框架上,并在多个数据集上进行实验,验证了所提出的模型作为一个附加模块是普适且有效的。 相似文献
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遥感视频卫星的出现为实时连续对地观测提供了新的契机,为遥感动态监测与目标跟踪提供了新数据源。在分析遥感卫星视频目标检测与传统监控视频目标检测的差异的基础上,阐述现有目标检测算法直接应用到遥感卫星视频上存在的不足,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法并将其应用于遥感卫星视频运动车辆的目标检测中。通过抽取UrtheCast遥感卫星视频的4帧实验图像,分别采用背景差分法、帧间差分法和本文提出的方法对运动车辆进行检测并分析。结果表明,本文提出的方法能够更有效抑制移动的背景边缘和残留噪声干扰,提高检测的正确度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。 相似文献